Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 问题现象 使用Conda安装Keras 2.3.1版本报错。 原因分析 可能是Conda网络不通，请使用pip install命令安装。 解决方法 执行 !pip install keras==2.3.1命令安装Keras。 父主题：

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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e”的参数名称写错了。keras官方文档中说明参数“lr”已重命名为“learning_rate”，在训练代码中必须写成“learning_rate”才能调用成功。keras官方文档请参见https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2

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se代表是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model

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'NoneType' object has no attribute 'dtype'” 问题现象 代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行，在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时，出现如下报错：AttributeError: 'NoneType' object has no

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se代表是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model

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x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')

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model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10)

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如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 ModelArts不支持直接导入“.h5”格式的模型。您可以先将Keras的“.h5”格式转换为TensorFlow的格式，然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。 父主题：

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x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu), keras.layers

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prediction probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()]) predictions_single

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flow+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18

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flow+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18

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环境配置故障 Notebook提示磁盘空间已满 Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 父主题： 开发环境（新版Notebook）

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com已经在工信部备案，因此使用子 域名 的加速域名不再需要备案。建议将加速域名设置为网站域名的子域名。 网站域名是否需要接入备案 使用华为云CDN做内容分发加速的网站： 如果源站在华为云：一级域名需要在华为云提交备案。 如果源站不在华为云： 一级域名及其子域名都不在华为云解析，此时不需要在华为云接入备案。

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网站域名是否需要接入备案 使用华为云WAF做Web保护的网站： 如果源站在华为云：一级域名需要在华为云提交备案。 如果源站不在华为云： 一级域名及其子域名都不在华为云解析，此时不需要在华为云接入备案。 一级域名不在华为云，子域名在华为云解析，此时需要在华为云接入备案。 父主题： 备案场景

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print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import

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com已经在工信部备案，因此使用子域名的自定义域名不再需要备案。建议将自定义域名设置为网站域名的子域名。 网站域名是否需要接入备案 使用华为云OBS做托管的网站： 如果源站在华为云：一级域名需要在华为云提交备案。 如果源站不在华为云： 一级域名及其子域名都不在华为云解析，此时不需要在华为云接入备案。

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导入模型 如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 导入模型时，模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写？ 使用 自定义镜像 创建在线服务，如何修改默认端口 ModelArts平台是否支持多模型导入 导入AI应用对于镜像大小的限制 父主题： 模型管理

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